Joseph Sibony
机器人即将进入 DevOps 时代……但很少想到“机械姬”，更多的是机器学习 (ML)。
科技界的所有人都会对 DevOps 有所了解，DevOps 目前已经触及银行、医疗保健甚至游戏（Gaming）等大多数行业。全球无数行业的团队都已经用到了 DevOps，结果不言而喻，其表现非常好，特别是在侧重 CI/CD 的市场中。由于消费者需求不断增长，该市场需要更快的开发周期和更短的发布时间。
尽管 DevOps 已经使用了一系列不同的工具（range of different tools），但团队仍然面临安全性、数据处理和资源管理等挑战问题。事实上，DevOps 的最大挑战之一是自动化。此外，除了各种其他功能外，自动化领域特别适合采用人工智能技术。
DevOps 如何利用人工智能？
由于消费者的理念不断变化，世界各地的技术组织都承受着巨大压力。他们必须以最快的速度实现创新，如此才能保持竞争力。许多公司抓住了多次现代化转型的机会，已经将 DevOps 人工智能确定为可以实现显著提速的关键领域之一。
随着客户、合作伙伴和应用程序数据呈指数级增长，团队需要加快引导和部署速度，因此，测试管理就变得至关重要——人工智能已经帮助 DevOps 团队（AI is already helping DevOps teams）获得强大动力。
DevOps 人工智能就是要加快速度，让一切变得更简单——这几乎是我们在生活中处理任何事物时的理想。即便资源较少（如时间和人力资源紧缺等），也不受影响，仍能顺利实现这一目标。这就是为什么 DevOps 人工智能极其关注自动化和预测机制。
所以，如果你一直在网上兜兜转转，寻找“DevOps 团队如何利用人工智能？”的答案。那么，你来对地方了！
以下是你可能希望实现 DevOps 人工智能的八种方式。
DevOps 人工智能的八大优势
1、增强软件开发
DevOps 能够真正利用人工智能获得最大收益的领域就是整个软件开发过程。虽然事实证明，内部开发人员平台（Internal Developer Platforms）等解决方案确实可以帮助开发人员更好地管理软件开发生命周期，但人工智能可以通过自动化处理大量耗时的人工任务，触及开发过程的更多方面。
从增量测试到极度繁忙活跃的代码评审，以识别不良做法和常见错误，自动化包罗万象。人工智能可以利用自动化和程序精简，加强软件开发过程。例如，在增量测试中，用户需要逐一测试模块，检测错误；而人工智能可以为开发人员实现流程自动化。同样，对于繁忙活跃的代码评审，人工智能代替了原先的人工查错，解放了开发人员的双手，让他们有更多的时间处理其他任务。
2、改进数据组织结构
在多个活动部分共同合作时，组织结构是关键，但有时一名开发人员根本无法单独处理所有事务。这就是为什么如今 DevOps 人工智能最常见的一个用途就是数据管理与分析。
目前，DevOps 和应用程序生成了大量数据（真的是海量数据），人工智能可以快速分类整理、管理和分析数据，形成更好的见解，发现模式，并快速识别问题。
3、强化资源管理
特别是在大型团队中，资源管理（从本地处理和数据中心到云实例，资源管理无处不在）已经变成了一项极具挑战性的“杂耍”表演。人工智能助手可以发现差距，识别瓶颈，优化资源利用，以便减轻人们在最恶劣状况下承受的压力。
人工智能助手还可以实现工作流程自动化，协助 DevOps 完成任务。这样反过来又可以简化组织内的其他应用，例如变更管理流程（change management process）。所以我们还是把杂耍放到马戏团吧。
4、提升失效预测
众所周知，相比在出现失效后解决问题，解决预测性问题总是会更有效。强化数据分析的好处之一就是模式检测，人工智能可以在问题出现之前，就识别出成功和失效趋势。
因此，使用 DevOps 人工智能，有助于在问题出现之前捕捉危险信号，从而降低失效率。DevOps 人工智能还支持实时警报，同时根据历史结果、来源和深度，确定响应的优先顺序。
5、优化各级测试
测试是 CI/CD 和 DevOps 方法的关键环节，也是最耗时的一环。人工智能和自动化可以显著减少测试人工量，加快开发人员的构建、测试和失败速度，从而用更短的时间，获得更好的结果。
功能测试、回归测试和用户验收测试会产生大量数据。基于人工智能的测试自动化工具，可以读取数据中的模式，帮助识别可能造成反复出错的因素。然后，再以对组织有利的方式，利用此类数据。
6、加快根本原因分析
发现错误只是问题解决过程中很小的一环。
团队往往运转很快，他们只想找到错误、修复错误，并不太关注为什么会出现错误。但是没有人愿意一遍又一遍地修复同一个错误。
有了人工智能，团队能够以更快的速度深入分析根本原因，然后永久解决问题，避免重复工作。人工智能利用原因与活动之间的模式，找到反复失效背后的根本原因。
7、改善协作
居家办公人员的福音。开发人员不再拘泥于办公场所。利用人工智能，团队可以在任何地方以更好的方式合作——无论他们身处何方，无论他们相距多远。
人工智能深入理解规范和共享标准如何体现特定需求、本地化和不断变化的性能基准，从而实现这一目标。当然，对于那些决定亲自体验协作的人员来说，这也非常有利。
8、提高异常检测
然而，DevOps 世界并不像我们想的那么简单。复杂的应用系统引发了新的问题——错误跟踪和分析。例如，在物联网环境中，众多接触点处会有多个微服务共同使用，在这种情况下，根本不可能准确、快速地定位故障。
因为在这一过程中需要处理大量的原始数据，而这对于开发人员来说往往太耗时了。不过，人工智能模型可以轻松处理大量数据，不必像人工处理那样，耗费大量精力，即使是开发人员也是如此。
那么，结论是什么？
只需采用几个人工智能技术，DevOps 就能满怀信心地大步迈进，赢得先机。人工智能并不是让开发人员脱离现实生活中的开发工作，而是自动化处理那些冗长、单调、耗时的简单任务，让工作变得更轻松。因为这些任务非常简单，其实根本不需要人工来处理。
简而言之，在 DevOps 中集成人工智能，其意义在于将开发人员的专业知识与机器学习能力相结合。
真是巧妙绝伦，对吧？
如果你想了解更多有关 DevOps 人工智能的信息，可以随时访问我们的博客，里面发布了各种有用的技术信息。
